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データパイプラインツールの市場概要、業界シェア、予測
データパイプラインツールの世界市場規模は、2022年に69億ドルと評価され、2027年末には約176億ドルの収益を生み出し、2022年から2027年までの年平均成長率は20.3%になると予測されている。市場の業界動向分析は最新の調査レポートの一部です。最新の調査研究には、市場の購買動向、価格分析、特許分析、会議およびウェビナー資料、重要な利害関係者が含まれています。
データパイプラインツール市場の主な促進要因としては、異種ソースからクラウドやウェアハウスへデータを転送するツールの需要や、効果的なデータパイプラインやプラクティスの需要を生み出すクラウドコンピューティングの台頭が挙げられる。データパイプラインツール市場は、企業のデータパイプラインと管理戦略における標準化の欠如、中小企業におけるハイエンドETLツールの採用不足、ビッグデータプラットフォームを組み込んだアップグレードされたデータパイプラインフレームワークの必要性などの課題に直面している。データパイプラインツール市場は、コンポーネント、アプリケーション、タイプ、展開モード、組織規模、業種、地域によって区分される。
データパイプラインツールの市場ダイナミクス
ドライバー需要のピークに対応する敏捷性の必要性
データを必要とする企業は、いつでもデータにアクセスできなければならない。従来のパイプラインでは、企業内の多くの組織が同時にデータへのアクセスを必要とした場合、シャットダウンや混乱が生じる可能性がある。数日から数週間かかる代わりに、企業はデータ・ストレージと処理能力を迅速かつ手頃な価格で拡張できなければならない。レガシーデータパイプラインは、しばしば硬直性と遅さを示し、不正確で、デバッグが難しく、拡張が困難である。これらのパイプラインは、その製造と管理の両面で、膨大な時間、費用、エネルギーを必要とする。また、一般的に、異なる手順を同時に実行することができないため、ピーク時のビジネスに支障をきたす。先進的なデータ・パイプラインは、従来のシステムの何分の一かの価格で、クラウドの即時の柔軟性を提供する。共有データへのアクセスを容易にし、データセットやワークロードが拡大した際に即座に柔軟なプロビジョニングを提供し、ハードウェア構成に制約されることなくパイプライン全体を容易に展開できる。より迅速な意思決定とデータ分析の改善により、競争上の優位性を得ることができます。
抑制：従業員の専門知識不足
社内外の数多くのデータソースから膨大な量のデータを収集・統合し、情報のサイロを組み合わせて洞察に満ちたビジネスインテリジェンスを得るために、組織は最新のデータパイプラインテクノロジーを導入しなければならない。しかし、従業員の知識やスキルは限られているため、データ・パイプライン・ソリューションを導入することはできません。そのため、多くのアプリケーションや部門をより包括的に理解するためには、データパイプラインの必要性がますます重要になってきている。数多くの報告書や調査によると、企業で働く人々の知識や能力が不十分であることは、調査によって一貫して証明されている。組織は、この問題に対処するために、トレーニングと資格取得に優先順位をつけて多額の投資を行い、労働者がビッグデータパイプラインの技術と戦略について必要な理解を持ち、効果的なデータ管理のためにそれらの戦略を実践できるようにすべきである。
機会データ・レイテンシー削減の必要性
マルチクラウドでは、あるシステムから別のシステムへ移動する間にデータのボトルネックが発生することがある。使用されるデータ量が増えるにつれて、これらは増加する可能性がある。メッセージ・キュー、ストリーム・コンピューティング、計算結果の保存に使用されるデータベースの有効性は、すべてレイテンシーに影響します。ビジネス・インテリジェンス・アプリケーションは意思決定に十分な情報を必要とするため、レイテンシを可能な限り低く保つことが重要です。極端に低いレイテンシーで必要なデータがごく一部であれば、データの一部だけを別の場所に転送することもできます。そうすれば、そのデータを処理し、結果を関連するダッシュボードに提供することが、計算上より効率的になります。HadoopやSparkのような分析システムは、サーバーレスのクラウド環境で様々なマネージド・サービスを提供している。これらのシステムは、データのレイテンシーを削減する機会を組織に提供する。これらのシステムにより、顧客はほぼリアルタイムでデータを扱うことができ、必要に応じてシステムを拡張することができ、サーバーのメンテナンスコストを大幅に削減することができる。マネージド・サービスの利用は高価で、他のクラウド・プロバイダーに移行できない特定のツールを使用することになるかもしれないが、クラウド・パイプラインを使用することで、これらの制限のいくつかを回避することができる。
チャレンジデータのダウンタイム
データは、データ主導型ビジネスの運営と選択の原動力である。しかし、データが信頼できなかったり、準備不足だったりする時期があるかもしれない（特に、M&A、組織再編、インフラのアップグレードや移行などのイベント時）。顧客からのクレームや分析結果の低下は、データが利用できないことがビジネスに大きな影響を与える2つの理由に過ぎない。調査によると、データ・エンジニアは、データ・パイプラインの更新、維持、整合性の保証に時間のおよそ80％を費やしている。データ取得からインサイトまでの運用リードタイムが長いため、大きな限界コストが発生する。スキーマの修正と移行の問題は、データダウンタイムの2大原因に過ぎない。データパイプラインはそのサイズと複雑さゆえに困難な場合がある。常にデータ停止を分析し、自動化された方法でデータ停止を減らすことが重要である。データのダウンタイムは、説明責任とSLAを使用して管理することができる。運用と分析に適した高品質のデータパイプラインを継続的に作成するために、予測DQは問題を追跡することができる。企業は問題以外にも、非構造化情報、不正確なデータ、データの重複、データ変換ミスなどにも悩まされている。
ヘルスケアとライフサイエンス分野が予測期間中最も高いCAGRを記録
データパイプラインツールの業種別市場は、エネルギー・公益、政府・防衛、BFSI、製造、小売・eコマース、ヘルスケア・ライフサイエンス、テレコム、IT・ITeS、運輸・物流、その他の業種に区分される。その他の業種には、メディア＆エンターテインメント、旅行＆ホスピタリティ、教育＆研究が含まれる。業種別では、ヘルスケア＆ライフサイエンス業種が予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されている。向上し続けるテクノロジーの導入に伴い、ヘルスケア分野はデジタル変革を遂げ始めている。提供するサービスを強化するため、医療機関はより連携・協調した医療環境へと移行している。膨大な量の異種医療データが存在するため、医療機関はデータ主導型の戦略を採用して臨床業務を自動化する必要がある。ヘルスケア・データ・パイプラインとは、システム間で医療データを移動・修正する接続のことを指す。正確な診断と予後を提供するために、医療施設は最新で信頼できる医療データへのアクセスが必要です。
予測期間中、最大の市場規模を占めるのはツール分野
複数の独立したソースからの情報を組み合わせる要件は、企業が作成・収集するデータの数とともに急速に拡大する。IBM、マイクロソフト、SAP、インフォマティックのようなIT大手は、ビッグデータに相当する大量のデータのため、ITチームがプロセスを合理化し管理するのを支援するデータ・パイプライン・ソフトウェアを作成し構築する必要に迫られた。組織は、プログラムを導入する前に、利用可能な数多くのデータ・パイプライン・ツールを考慮してデータ要件を評価しなければならない。データ・パイプライン・ツールを導入する際、企業は、データ・セットを接続し、組織全体を通してデータの単一で統一されたビューを提供することを可能にする、スケーラブルで費用対効果の高いソリューションを求めている。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
データパイプラインツール市場では北米が最大の市場シェアを占めると予想されている。北米は、データパイプライニングツール市場で最も注目を集めている地域の1つである。米国やカナダなどの国々は、北米地域におけるデータパイプライニング技術の早期採用者である。この地域は、データ統合とパイプライン化のためのさまざまなツールやサービスを提供する主要プレイヤーの大半の本拠地であり、データパイプライン化市場のトレンドを急速に形成している。データサイロの増大により、データ統合の複雑さが増しており、これに対処する必要がある。データパイプライニングプロセスは、世界中の膨大なデータサイロを抱える数百万もの企業に恩恵をもたらし、ビジネス洞察力を開発するためにデータを変換し、分析できる状態にする。北米のさまざまなデータ主導型企業は、重要なデータのカタログ化、管理、分析を可能にする新しいデータ・パイプライン・ツールやサービスを積極的に導入している。
主要市場プレイヤー
データパイプラインツールベンダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供サービスを強化している。世界のデータパイプラインツール市場の主要ベンダーには、Google（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、Oracle（米国）、Microsoft（米国）、SAP SE（ドイツ）、Actian（米国）、Software AG（ドイツ）、Denodo Technologies（米国）、Snowflake（米国）、Tibco（米国）、Adeptia（米国）、SnapLogic（米国）、K2View（米国）、Precisely（米国）、TapClicks（米国）、Talend（米国）、Rivery.io（米）、Alteryx（米）、Informatica（米）、Qlik（米）、Hitachi Vantara（米）、Hevodata（米）、Gathr（米）、Confluent（米）、Estuary Flow（米）、Blendo（米）、Integrate.io（米）、Fivetran（米）。
この調査レポートは、データパイプラインツール市場をコンポーネント、ソリューション、タイプ、アプリケーション、展開モード、組織規模、用途、業種、地域に基づいて分類しています。
コンポーネント別：
ツール
サービス
タイプ別
ELTデータパイプライン
ETLデータパイプライン
ストリーミング・データ・パイプライン
バッチ・データ・パイプライン
チェンジ・データ・キャプチャ・パイプライン（CDC）
デプロイメント・モード別：
クラウド
オンプレミス
組織規模別：
大企業
中小企業
申請により：
リアルタイム分析
セールス＆マーケティング・データ
顧客360と顧客関係管理
予知保全
カスタマー・エクスペリエンス・マネジメント
データ移行
データ・トラフィック管理
その他の用途
垂直方向で
BFSI
政府と防衛
小売とeコマース
ヘルスケアとライフサイエンス
エネルギーと公益事業
テレコム
ITおよびITeS
製造業
運輸・物流
その他の事業
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
タイ
ミャンマー
ベトナム
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
中東
アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
データパイプラインツール市場の最新動向 ：
2022年7月、SAPはAskdataを買収することで、AI主導の自然言語検索を活用し、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようサポートする能力を向上させた。最適化されたビジネス洞察のために、ユーザーにはリアルタイムのデータを閲覧し、コミュニケーションし、貢献する自由が与えられる。
2022年6月、IBM Watson Knowledge Catalogと連動したMANTA Automated Data Lineage for IBM Cloud Pak for Dataにより、ユーザーはテーブルと行のレベルで情報を見ることができる。IBM Cloud Pak for IBM Data Lineageは、IBM Watson Knowledge Catalogと連携し、データがどこから来て、どのように変換され、最終的にどのように利用されるのかを知ることができる。
2022年5月、ソフトサーブはGoogle Cloudと共同でサービスを構築し、実行開始から発売までGoogle Cloudと協力した。Manufacturing Data Engineと呼ばれる完全なソリューションは、Google Cloudの業界をリードするデータプラットフォーム上で産業データを分析、文脈化、管理し、データに構造を与える。Manufacturing Connectは、Litmus Automationと共同で開発されたファクトリーエッジプラットフォームである。あらゆる生産設備や産業機器に迅速に接続し、そこからGoogle Cloudにデータを送信する。
2022年3月、RISE with SAPにより、マイクロソフトは新しい能力とイノベーションを迅速に実装できるようになる。SAP ERPソリューションは、SAP S/4HANA Cloud, Private Editionに移行される。これは、Critical factors、SAP IBP for Supply Chain、SAP BTPなど、マイクロソフトがAzure上で利用している他のSAPモジュールを補完するものです。
2022年1月、個人が情報を動かすことを可能にする情報ストリーミング・プラットフォームであるConfluentは、最近、Amazon Web Services, Inc.（AWS）とのSCAを発表した。ConfluentとAWSは、リアルタイムのデータを提供することで、企業がクラウドをより迅速に取り入れることができるよう、5年間にわたるGo-to-Market活動で協力することに合意した。
目次
1 はじめに （ページ – 38）
1.1 目標
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 考慮した年数
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート、2019-2021年
1.5 利害関係者
2 研究方法 （ページ – 42）
2.1 研究データ
図 1 データパイプラインツール調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要な業界インサイト
2.2 データの三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 データパイプラインツールトップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模推定手法のアプローチ1（供給側）：データパイプラインツールのソリューション/サービスからの収益
図5 市場規模推計手法アプローチ2（ボトムアップ型）（供給側）：すべてのデータパイプラインツール/サービスからの総収入
図6 市場規模推定手法のアプローチ3、ボトムアップ（サプライサイド）：データパイプラインツールの全ソリューション/サービスからの総収入
図7 市場規模推定手法のアプローチ4、ボトムアップ（需要側）：支出全体におけるデータパイプラインツールのシェア
2.4 市場予測
表3 要因分析
2.5 企業評価マトリックス手法
図8 企業評価マトリックス：基準の重み付け
2.6 新興／中堅企業評価マトリックス手法
図9 新興／中堅企業評価マトリックス：基準の重み付け
2.7 研究の前提
2.8 制限事項
3 事業概要 (ページ – 55)
表4 データパイプラインツールの市場規模と成長率、2016-2021年（百万米ドル、前年比）
表5 2022-2027年の市場規模と成長率（百万米ドル、前年比）
図10 2022年にはツールがより大きな市場を占める
図11 2022年にはコンサルティングサービスがより大きな市場シェアを占める
図12 2022年に最も大きな市場を占めるのはリアルタイム分析と予知保全アプリケーション
図13 2022年、オンプレミス展開がより大きな市場を占める
図14 2022年、大企業がより大きな市場シェアを占める
図15 2022年に銀行、金融サービス、保険の業種が最大の業種になる
図 16 2022 年には北米が最大の市場シェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ – 60）
4.1 データパイプラインツール市場のプレーヤーにとって魅力的な市場機会
図17 データを構内からクラウドに転送するツールへの高い需要が予測期間中の市場を牽引
4.2 業種別市場
図18 銀行、金融サービス、保険の業種が予測期間中最大の業種となる
4.3 地域別市場
図19 2027年までに北米が最大市場を占める
4.4 市場：上位3つのビジネスアプリケーションと垂直市場
図 20 2022 年までにリアルタイム分析と予知保全、BFSI がそれぞれの市場で最大になる
5 市場の概要と動向（ページ – 62）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 21 推進要因、阻害要因、機会、および課題データパイプラインツール市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 需要のピークに対応するための俊敏性の必要性
5.2.1.2 クラウドコンピューティング技術の出現
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 従業員の専門知識不足
5.2.3 機会
5.2.3.1 従来のデータ管理ツールの欠点の克服
5.2.3.2 データレイテンシー削減の必要性
5.2.4 課題
5.2.4.1 ETLによるデータパイプラインの更新はデータ品質に影響する
5.2.4.2 データの重複
5.2.4.3 データのダウンタイム
5.2.4.4 先進的なツールやテクノロジーの導入に消極的
5.3 データパイプラインツール進化
図22 データパイプラインツールの進化
5.4 エコシステム
表6 データパイプラインツール市場：エコシステム
5.5 ケーススタディ分析
5.5.1 銀行、金融サービス、保険
5.5.1.1 23の異なるERPシステムを単一のSAP ERPアプリケーションに統合
5.5.1.2 ノルウェー最大の銀行がAmazon Web Servicesにビッグデータプラットフォームを実装
5.5.2 運輸・ロジスティクス
5.5.2.1 コンボイがデータクラウドで継続的なデータパイプラインを構築
5.5.3 小売・消費財
5.5.3.1 大手eコマースサイトがデータアクセシビリティを向上
5.5.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.5.4.1 CDPHPはインフラを近代化し、AWS上で貴重な医療データを抽出する能力を向上させた
5.5.5 メディア＆エンターテイメント
5.5.5.1 ガムガムがAWSのデータパイプラインを活用し、データ量の増加に対応
5.6 サプライチェーン分析
図23 サプライチェーン分析
5.7 ポーターの5つの力
図24 データパイプラインツール市場：ポーターの5つの力分析
表7 市場：ポーターの5つの力分析
5.7.1 新規参入の脅威
5.7.2 代替品の脅威
5.7.3 供給者の交渉力
5.7.4 買い手の交渉力
5.7.5 競合の激しさ
5.8 価格分析
表 8 データパイプラインツール市場：価格水準
図25 主要企業の平均販売価格（米ドル）
5.9 特許分析
5.9.1 方法論
5.9.2 文書タイプ
表9 出願された特許、2018年～2021年
5.9.3 イノベーションと特許出願
図 26 付与された特許の年間件数、2018年～2021年
5.9.3.1 上位出願者
図27 特許出願者トップ10、2018-2021年
表10 米国：市場における特許所有者トップ10、2018-2021年
5.10 技術分析
5.10.1 人工知能
5.10.2 機械学習
5.10.3 IOT
5.10.4 クラウドコンピューティング
5.10.5 ビッグデータ
5.11 主要会議・イベント
表11 データパイプラインツール市場：コンファレンス＆イベント詳細リスト（2022～2023年
5.12 関税と規制の状況
5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表14 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表15 中東・アフリカ：中近東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表16 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.12.2 北米：規制
5.12.2.1 個人情報保護および電子文書法（PIPEDA）
5.12.2.2 グラム・リーチ・ブライリー（GLB）法
5.12.2.3 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.12.2.4 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA）
5.12.2.5 連邦情報処理標準（FIPS）
5.12.2.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
5.12.3 欧州：関税と規制
5.12.3.1 GDpr 2016/679
5.12.3.2 一般データ保護規則
5.12.3.3 欧州標準化委員会（CEN）
5.12.3.4 欧州技術標準化機構（ETSI）
5.13 主要ステークホルダーと購買基準
5.13.1 購入プロセスにおける主な利害関係者
表 17 上位 3 つのアプリケーションの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.13.2 購入基準
表 18 上位 3 つのアプリケーションの主な購入基準
6 データパイプラインツール市場：コンポーネント別（ページ – 87）
6.1 はじめに
6.1.1 コンポーネント市場牽引要因
図 28 サービスは予測期間中に高い CAGR を記録する
表 19：コンポーネント別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表20：コンポーネント別市場、2022-2027年（百万米ドル）
6.2 ツール
6.2.1 データウェアハウスからデータにアクセスする必要性の高まり
図 29 予測期間中に最も高い成長率を記録するエトルデータパイプライン
表 21 ツールデータパイプラインツールのサブセグメント市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表 22 ツール：データパイプラインツールサブセグメント市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表23 データパイプラインツールサブセグメント市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表24 データパイプラインツールサブセグメント市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
6.3 サービス
6.3.1 製品受容の拡大がデータパイプラインツールの採用を促進
図 30：予測期間中に最も高い成長率を記録する展開＆統合サービス
表25 データパイプラインサービス市場、タイプ別、2016年～2021年（百万米ドル）
表26 データパイプラインサービス市場、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル）
表27 データパイプラインサービス市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表28 データパイプラインサービス市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
6.3.1.1 コンサルティング
6.3.1.1.1 企業がリスクを低減してビジネスに集中できるようにする範囲
表 29 データパイプラインツールコンサルティングサービス市場、地域別、2016-2021 年 （百万米ドル）
表30 データパイプラインツールコンサルティングサービス市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
6.3.1.2 サポート＆メンテナンス
6.3.1.2.1 経済状況の変化による需要の増加
表 31 データパイプラインツールのサポート＆メンテナンスサービス市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表32 データパイプラインツールサポート＆メンテナンスサービス市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
6.3.1.3 導入と統合
6.3.1.3.1 需要を牽引する企業の最小リスク確保の必要性
表 33 データパイプラインツールの展開＆統合サービス市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表34 データパイプラインツール展開＆統合サービス市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
7 データパイプラインツール市場：組織規模別（ページ – 97）
7.1 はじめに
7.1.1 組織規模：市場促進要因
図 31：予測期間中、中堅・中小企業セグメントの CAGR が上昇
表 35：組織規模別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表36：組織規模別市場、2022～2027年（百万米ドル）
7.2 大企業
7.2.1 非構造化データ：大企業の主な関心事
表 37 大企業市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 38 大企業市場、地域別、2022～2027 年（百万米ドル）
7.3 中堅・中小企業
7.3.1 より良い意思決定のためにリアルタイムでデータにアクセスする必要性の高まり
表 39 中小企業市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 40 中小企業市場、地域別、2022～2027 年（百万米ドル）
8 データパイプラインツール市場：展開モード別（ページ番号 – 102）
8.1 導入
8.1.1 展開モード市場促進要因
図 32 クラウド展開が予測期間中に高い CAGR を記録する
表 41：展開モード別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表 42：展開モード別市場、2022～2027 年（百万米ドル）
8.2 オンプレミス
8.2.1 データパイプラインがデータベースを集中型インターフェースに接続し、ビジネスを容易にする
表 43 オンプレミス市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表44 オンプレミス市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
8.3 クラウド
8.3.1 柔軟性と拡張性がクラウドベースのデータパイプラインツールの採用を後押し
表45 クラウドベース市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表46 クラウドベース市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
9 データパイプラインツール市場：タイプ別（ページ – 107）
9.1 はじめに
9.1.1 タイプ市場牽引要因
図 33 データパイプラインは予測期間中に高い CAGR を記録する
表 47 データパイプラインツールのサブセグメント市場、タイプ別、2016 年～2021 年（百万米ドル）
表48 データパイプラインツールサブセグメント市場、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル）
9.2 エルトデータパイプライン
9.2.1 クラウドの利用がエトルからエルトへのシフトを促進
表 49 elt 市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 50：elt 市場、地域別、2022～2027 年（百万米ドル）
9.3 エルトデータパイプライン
9.3.1 専門家や意思決定者への容易なアクセスを可能にするデータの一元化と標準化
表 51 etl 市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表52 ETL市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
9.4 ストリーミング・データ・パイプライン
9.4.1 ストリーミング・データ・パイプラインではリアルタイム・データがより重要
表 53 ストリーミングデータパイプライン・データパイプラインツール市場、地域別、2016-2021 年 （百万米ドル）
表54 ストリーミング市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
9.5 バッチデータパイプライン
9.5.1 柔軟性と拡張性がクラウドベースのデータパイプラインツールソフトウェアの採用を後押し
表 55 バッチ市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表56 バッチ市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
9.6 変更データキャプチャパイプライン（CDC）
9.6.1 データの損失と破壊を防ぐために不可欠な変更データキャプチャ
表 57 変更データキャプチャパイプラインツール市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表58 変更データキャプチャパイプラインツール市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
10 データパイプラインツール市場：用途別（ページ番号 – 115）
10.1 はじめに
10.1.1 アプリケーション：市場促進要因
図 34 予測期間中、顧客体験管理はより高い CAGR を記録する
表 59：アプリケーション別市場、2016～2021 年（百万米ドル）
表60：アプリケーション別市場、2022～2027年（百万米ドル）
10.2 リアルタイム分析と予知保全
10.2.1 データパイプラインのダウンタイムをなくし、リアルタイムのデータ分析を提供する
表 61 リアルタイム分析＆予知保全アプリケーション市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表62 リアルタイム分析＆予測保守アプリケーション市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
10.3 セールス＆マーケティングデータ
10.3.1 様々なソースからのデータ収集時間を短縮し、データを一箇所に保存する必要性
表 63 セールス＆マーケティングデータアプリケーション市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表64 セールス＆マーケティングデータアプリケーション市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
10.4 顧客360と顧客関係管理
10.4.1 顧客の行動を分析し、解約を減らす必要性
表65 顧客360＆顧客関係管理アプリケーション市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表66 顧客360＆顧客関係管理アプリケーション市場：地域別、2022～2027年（百万米ドル）
10.5 顧客体験管理
10.5.1 顧客エコシステム全体にわたる統一された顧客ビューによる顧客体験の向上
表 67 顧客経験管理アプリケーション市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 68 顧客経験管理アプリケーション市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
10.6 データ移行
10.6.1 バッチデータパイプラインとストリーミングデータパイプラインの構築によるデータ移行プロセスの簡素化の需要
表 69 データ移行アプリケーション市場、地域別、2016～2021 年（百万米ドル）
表70 データ移行アプリケーション市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
10.7 その他のアプリケーション
表71 その他のアプリケーション市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表72 その他のアプリケーション市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
11 データパイプラインツール市場：垂直方向別（ページ番号 – 125）
11.1 はじめに
11.1.1 垂直方向市場促進要因
図 35 ヘルスケア＆ライフサイエンスの垂直市場は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 73：垂直市場：2016-2021 年（百万米ドル）
表 74：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
11.2 銀行、金融サービス、保険
11.2.1 サービスの質の向上とリアルタイムのスマートな意思決定が成長の原動力
表 75 BFSI バーティカル市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 76 BFSI バーティカル市場：地域別、2022～2027 年（百万米ドル）
11.3 小売・eコマース
11.3.1 消費者行動をリアルタイムで分析するための継続的なデータパイプラインフロー
表 77 小売・E コマースの垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表78 小売＆eコマースの垂直市場、地域別、2022〜2027年（百万米ドル）
11.4 政府・防衛
11.4.1 パケットを失うことなくデータを効率的に変換し、迅速な意思決定に役立てる
表 79 政府・防衛の垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 80 政府・防衛分野の垂直市場、地域別、2022～2027 年（百万米ドル）
11.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス
11.5.1 堅牢なデータパイプラインの採用を促進する保険会社からの圧力と医師の影響
表 81 ヘルスケア＆ライフサイエンス垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表82 ヘルスケア＆ライフサイエンス垂直市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
11.6 IT & ITES
11.6.1 複雑性の増大と急速な技術革新が合理化されたデータパイプラインの必要性を高める
表 83 IT & ITES 垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表84 IT＆ITES垂直市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
11.7 エネルギー＆公益事業
11.7.1 説明責任、透明性、公平性、安全性の高いシステムの構築を支援する高度なデータパイプラインツール
表 85 エネルギー＆公益事業の垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表86 エネルギー＆公益事業の垂直市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
11.8 通信
11.8.1 継続的なデータフローを維持することでネットワーク異常を削減するデータパイプラインツールの導入
表 87 テレコミュニケーションの垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表88 テレコミュニケーション垂直市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
11.9 製造業
11.9.1 機械のダウンタイムとメンテナンスを予測するための堅牢なデータパイプラインツールの使用の増加
表 89 製造業の垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表90 製造業の垂直市場、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
11.10 輸送と物流
11.10.1 マルチモデル輸送ネットワークにおけるシームレスな統合データパイプラインのニーズの高まり
表 91 輸送・物流の垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 92 輸送とロジスティクスの垂直市場、地域別、2022～2027 年（百万米ドル）
11.11 その他の垂直市場
表 93 その他の垂直市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表94 その他の垂直市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
2 データパイプラインツール市場：地域別（ページ – 139）
12.1 はじめに
図 36 タイが予測期間中最も高い CAGR を占める
図 37 アジア太平洋地域が予測期間中最も高い CAGR を占める
表 95 データパイプライン市場ツール市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 96 データパイプライン市場ツール市場、地域別、2022～2027 年（百万米ドル）
12.2 北米
12.2.1 北米：市場促進要因
図 38 北米：市場スナップショット
表 97 北米：部品別市場、2016～2021年（百万米ドル）
表 98 北米：コンポーネント別市場北米：コンポーネント別市場、2022～2027年（百万米ドル）
表 99 北米：データパイプラインサービス市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表 100 北米：データパイプラインサービス市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 101 北米：データパイプラインツール市場：展開形態別、2016-2021年（百万米ドル）
表 102 北米：展開モード別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 103 北米：市場：組織規模別、2016-2021年（百万米ドル）
表 104 北米：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル2022-2027年市場：組織規模別（百万米ドル）
表 105 北米：データパイプラインツールのサブセグメント市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表 106 北米：データパイプラインツールのサブセグメント市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 107 北米：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 108 北米：北米：アプリケーション別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 109 北米：北米：垂直市場：2016-2021年（百万米ドル）
表110 北米：北米：垂直市場：2022-2027年（百万米ドル）
表111 北米：北米：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表112 北米：北米：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.2.2 米国
12.12.2.2.1 複数のグローバル企業の存在によりデータパイプラインの需要が増加
12.2.3 カナダ
12.2.3.1 柔軟で直感的なデータパイプラインツールとサービスの急速な普及
12.3 欧州
12.3.1 欧州データパイプラインツールの市場促進要因
表 113 欧州：コンポーネント別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 114 欧州：2022-2027年 コンポーネント別市場 （百万米ドル）
表 115 欧州：データパイプラインサービス市場：タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表 116 欧州：データパイプラインサービス市場データパイプラインサービス市場：タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 117 欧州：展開モード別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 118 欧州：2022-2027年展開モード別市場（百万米ドル）
表 119 欧州：組織規模別市場市場：組織規模別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 120 欧州：組織規模別市場欧州：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表121 欧州：データパイプラインツールのサブセグメント市場データパイプラインツールのサブセグメント市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表 122 欧州：データパイプラインツールのサブセグメント市場データパイプラインツールサブセグメント市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 123 欧州：データパイプラインツール市場：用途別、2016-2021年（百万米ドル）
表 124 欧州：欧州：データパイプラインツール市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
表 125 欧州：欧州：データパイプラインツール市場、垂直市場別、2016年-2021年（百万米ドル）
表 126 欧州：欧州：産業別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 127 欧州：市場：国別、2016-2021年（百万米ドル）
表128 欧州：欧州：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.3.2 英国
12.3.2.1 先端技術の研究開発に注力し成長を牽引
12.3.3 ドイツ
12.3.3.1 様々な業種で最新技術の急速な採用が拡大を促進
12.3.4 フランス
12.3.4.1 インフラと最新技術への政府投資が成長を促進
12.3.5 その他のヨーロッパ
12.4 アジア太平洋地域
12.4.1 アジア太平洋地域：データパイプラインツール市場の促進要因
図 39 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表 129 アジア太平洋地域：市場スナップショット2016～2021年：コンポーネント別市場（百万米ドル）
表 130 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：コンポーネント別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表131 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：データパイプラインサービス市場、タイプ別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 132 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：データパイプラインサービス市場、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 133 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 134 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：展開形態別市場、2022～2027年（百万米ドル）
表 135 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 136 アジア太平洋地域：組織規模別市場アジア太平洋地域：組織規模別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 137 アジア太平洋地域データパイプラインツールのサブセグメント市場、タイプ別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 138 アジア太平洋地域：データパイプラインツールサブセグメント市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 139 アジア太平洋地域：データパイプラインツール市場、用途別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 140 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：データパイプラインツール市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
表 141 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：業種別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表142 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
表143 アジア太平洋地域アジア太平洋地域：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 144 アジア太平洋地域：アジア太平洋地域：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.4.2 中国
12.4.2.1 様々な業種で先端技術が急速に採用され需要が増加
12.4.3 タイ
12.4.3.1 政府投資と外国投資の増加が需要を押し上げる
12.4.4 ミャンマー
12.4.4.1 技術の進歩・拡大が成長を牽引
12.4.5 ベトナム
12.4.5.1 最新技術の採用が成長を促進
12.4.6 日本
12.4.6.1 技術革新とイニシアチブの成長が市場を促進する
12.4.7 インド
12.4.7.1 インド企業への外国投資が成長を促進する
12.4.8 その他のアジア太平洋地域
12.5 中東・アフリカ
12.5.1 中東・アフリカ：データパイプラインツール市場の促進要因
表 145 中東・アフリカ：データパイプラインツール市場促進要因コンポーネント別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 146 中東・アフリカ：コンポーネント別市場中東・アフリカ：コンポーネント別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 147 中東 & アフリカ：データパイプラインサービス市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表 148 中東・アフリカ：データパイプラインサービス市場：タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 149 中東・アフリカ：展開モード別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 150 中東・アフリカ：中東・アフリカ：展開モード別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 151 中東・アフリカ：組織規模別市場、2016-2021 年（百万米ドル市場：組織規模別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 152 中東・アフリカ：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：組織規模別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 153 中東・アフリカ：データパイプラインツールのサブセグメント市場データパイプラインツールサブセグメント市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表 154 中東・アフリカ：データパイプラインツールサブセグメント市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 155 中東・アフリカ：データパイプラインツール市場、用途別、2016-2021年（百万米ドル）
表 156 中東・アフリカ：中東・アフリカ：データパイプラインツール市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
表 157 中東・アフリカ：データパイプラインツール市場：用途別、2016年～2021年（百万米ドル中東・アフリカ：業種別市場、2016年-2021年（百万米ドル）
表158 中東・アフリカ：垂直市場中東・アフリカ：産業別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 159 中東・アフリカ：地域別市場、2016 年～2021 年（百万米ドル中東・アフリカ：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 160 中東・アフリカ：サブリージョン別市場、2016年～2021年（百万米ドル中東＆アフリカ：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.5.2 中東
12.5.2.1 新興技術への支出の増加が成長を促進する機会を提供
12.5.3 アフリカ
12.5.3.1 ビジネスアプリケーションを改善する技術の普及
12.6 ラテンアメリカ
12.6.1 ラテンアメリカ：データパイプラインツール市場の促進要因
表 161 ラテンアメリカ：市場、コンポーネント別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 162 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：コンポーネント別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 163：データパイプラインサービス市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表 164 ラテンアメリカ：データパイプラインサービス市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 165 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 166 南米：ラテンアメリカ：展開形態別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 167 ラテンアメリカ：組織規模別市場、2016-2021 年（百万米ドル市場：組織規模別、2016年～2021年（百万米ドル）
表168 ラテンアメリカ：組織規模別市場、2016年～2021年（百万米ドル2022-2027年市場：組織規模別（百万米ドル）
表 169 ラテンアメリカ：データパイプラインツールのサブセグメント市場データパイプラインツールのサブセグメント市場、タイプ別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 170 ラテンアメリカ：データパイプラインツールのサブセグメント市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 171 ラテンアメリカ：データパイプラインツール市場、用途別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 172 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：データパイプラインツール市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
表 173 南米：ラテンアメリカ：垂直市場別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 174 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
表 175 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場、2016年-2021年（百万米ドル）
表 176 ラテンアメリカ：ラテンアメリカ：国別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.6.2 ブラジル
12.6.2.1 情報源から収集したデータの統合と検証の必要性が需要を牽引
12.6.3 メキシコ
12.6.3.1 最新技術の急速な導入と政府の取り組みが需要を牽引
12.6.4 その他のラテンアメリカ地域
13 競争の舞台（ページ – 177）
13.1 概要
13.2 主要企業が採用した戦略
表177 データパイプラインツール市場で主要企業が採用した戦略の概要
13.3 収益分析
図40 主要企業の過去5年間の収益分析（百万米ドル）
13.4 市場シェア分析
図41 2022年における主要企業の市場シェア分析
表 178 市場：競争の度合い
13.5 企業評価象限
13.5.1 スター
13.5.2 新興リーダー
13.5.3 浸透型プレーヤー
13.5.4 参加企業
図42 データパイプラインツール市場の主要プレイヤー、企業評価マトリクス、2022年
13.6 新興／中堅企業評価マトリクス
13.6.1 進歩的企業
13.6.2 対応力のある企業
13.6.3 ダイナミック企業
13.6.4 スタートアップ企業
図 43 データパイプラインツールの新興企業／中小企業、企業評価マトリクス、2022 年
13.7 競争ベンチマーキング
表 179 市場：主要新興企業/SM の詳細リスト
表180 市場：主要企業の競合ベンチマーキング（新興企業/SM）
13.8 競争シナリオ
13.8.1 製品の発売
表181 製品発売、2018～2022年
13.8.2 取引
表182 取引、2018～2022年
13.8.3 その他
表183 その他、2018年～2022年
14 企業プロフィール（ページ数 – 189）
(事業概要、提供ソリューション、最近の動向、MnMビュー（主な強み／勝利への権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威））*。
14.1 主要プレーヤー
14.1.1 グーグル
表 184 グーグル：事業概要
図 44 グーグル：企業スナップショット
表185 グーグル：提供ソリューション
表186 グーグル：製品の発売と機能強化
表187 グーグル：取引
14.1.2 IBM
表188 IBM：事業概要
図45 IBM：企業スナップショット
表 189 IBM：提供ソリューション
表 190 IBM：製品の発売と強化
表 191 IBM：販売
表192 IBM：その他
14.1.3 マイクロソフト
表193 マイクロソフト：事業概要
図 46 マイクロソフト：企業スナップショット
表 194 マイクロソフト：提供ソリューション
表195 マイクロソフト：製品の発売と機能強化
196表 マイクロソフト: 取引
表197 マイクロソフト：その他
14.1.4 AWS
表 198 AWS事業概要
図 47 AWS：企業スナップショット
表199 AWS：提供ソリューション
表200 AWS：製品の発表と強化
表 201 AWS：買収案件
表 202 AWS：その他
14.1.5 SAP
表 203 SAP事業概要
図 48 SAP：企業スナップショット
表 204 SAP：提供ソリューション
表 205 SAP：製品の発売と機能強化
表 206 SAP：取引
14.1.6 オラクル
表 207 オラクル事業概要
図 49 オラクル企業スナップショット
表 208 オラクル：提供ソリューション
表 209 オラクル：製品の発売と機能強化
表 210 オラクル取引
14.1.7 アルテリクス
表 211 アルテリクス：事業概要
図 50 アルテリクス：企業スナップショット
表 212 アルテリクス：提供ソリューション
表 213 アルテリクス：製品の発売と機能強化
表 214 アルテリクス：取引
14.1.8 インフォマティカ
表 215 インフォマティカ：事業概要
表 216 インフォマティカ：提供ソリューション
表 217 インフォマティカ：製品の発売と機能強化
表 218 インフォマティカ：取引
表 219 インフォマティカ：その他
14.1.9 アクティアン
表 220 アクティアン：事業概要
表 221 アクティアン：提供ソリューション
表 222 アクティアン：製品の発売と機能強化
14.1.10 タレンド
表 223 タレンド：事業概要
図 51 タレンド会社概要
表 224 タレンド：提供ソリューション
表 225 タレンド製品の発売と機能強化
表 226 タレンド：取引
表227 タレンドその他
14.1.11 デノド・テクノロジーズ
表 228 デノド・テクノロジーズ事業概要
表 229 デノド・テクノロジーズ提供ソリューション
表 230 DENODO TECHNOLOGIES：製品の発売と強化
表 231 DENODO TECHNOLOGIES：ディール
14.1.12 スノーフレーク
表232 スノーフレーク：事業概要
表233 スノーフレイク：提供ソリューション
表234 スノーフレイク：製品の発売と機能強化
表235 スノーフレイク：取引
14.1.13 ソフトウエアAG
表236 ソフトウエアAG：事業概要
表237 ソフトウエアAG：提供ソリューション
表238 ソフトウエアAG：製品の発売と機能強化
表239 ソフトウエアAG：取引
14.1.14 ヒタチ・バンタラ
表 240 ヒタチ・バンタラ：事業概要
表 241 ヒタチ：提供ソリューション
表 242 ヒタチ・バンタラ：製品の発売と機能強化
表 243 ヒタチ・バンタラ：取引実績
14.1.15 QLIK
表 244 QLIK：事業概要
表 245 QLIK：提供ソリューション
表 246 QLIK：製品の発売と機能強化
表247 QLIK：取引
14.1.16 TIBCO
表 248 TIBCO：事業概要
表 249 ティブコ：提供ソリューション
表250 TIBCO：製品の発売と機能強化
表 251 TIBCO: 取引
14.1.17 ヘボデータ
表252 ヘボデータ：事業概要
表253 ヘボデータ：提供ソリューション
表254 ヘボデータ取引
14.1.18 アデプティア
14.1.19 スナップロジック
14.1.20 K2VIEW
14.1.21 プレシジョン
14.1.22 タップクリック
14.1.23 rivery.io
14.2 スタートアップ／スマ・プレーヤー
14.2.1 GATHR
14.2.2 コンフルエント
14.2.3 河口流量
14.2.4 BLENDO
14.2.5 インテグレート
14.2.6 fivetran
*非上場企業の場合、事業概要、提供するソリューション、最近の動向、MnMビュー（主な強み／勝つための権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威）の詳細が把握されていない可能性がある。
15 隣接・関連市場 （ページ – 269）
15.1 はじめに
15.2 データ統合市場：2026年までの世界予測
15.2.1 市場の定義
15.2.2 市場概要
15.2.3 データ統合市場：コンポーネント別
表 255 データ統合市場、コンポーネント別、2015～2020 年（百万米ドル）
表256 データ統合市場：コンポーネント別、2021～2026年（百万米ドル）
15.2.4 データ統合市場、アプリケーション別
表 257 データ統合市場：ビジネスアプリケーション別、2015～2020 年（百万米ドル）
表258 データ統合市場：ビジネスアプリケーション別、2021～2026年（百万米ドル）
15.2.5 データ統合市場：展開モデル別
表259 データ統合市場：展開モデル別、2015～2020年（百万米ドル）
表260 データ統合市場：展開モデル別、2021～2026年（百万米ドル）
15.2.6 データ統合市場：組織規模別
表 261 データ統合市場：組織規模別、2015～2020 年（百万米ドル）
表262 データ統合市場：組織規模別、2021～2026年（百万米ドル）
15.2.7 データ統合市場：業種別
表263 データ統合市場、垂直分野別、2015年～2020年（百万米ドル）
表264 データ統合市場：垂直分野別、2021～2026年（百万米ドル）
15.2.8 データ統合市場、地域別
表265 データ統合市場、地域別、2015-2020年（百万米ドル）
表266 データ統合市場：地域別、2021年～2026年（百万米ドル）
15.3 ビッグデータ市場-2026年までの世界予測
15.3.1 市場の定義
15.3.2 市場概要
表267 ビッグデータ市場規模および成長率、2016～2020年（百万米ドル、前年比）
表268 ビッグデータ市場規模と成長率、2021～2026年（百万米ドル、前年比）
15.3.3 ビッグデータ市場、コンポーネント別
表269 ビッグデータ市場、コンポーネント別、2016年～2020年（百万米ドル）
表270 ビッグデータ市場、コンポーネント別、2021年〜2026年（百万米ドル）
15.3.4 ビッグデータ市場、ビジネス機能別
表271 ビッグデータ市場、ビジネス機能別、2016年～2020年（百万米ドル）
表272 ビッグデータ市場、ビジネス機能別、2021-2026年（百万米ドル）
15.3.5 ビッグデータ市場、組織規模別
表273 ビッグデータ市場、組織規模別、2016年～2020年（百万米ドル）
表274 ビッグデータ市場：組織規模別、2021〜2026年（百万米ドル）
15.3.6 ビッグデータ市場、展開形態別
表275 ビッグデータ市場、展開モード別、2016年～2020年（百万米ドル）
表276 ビッグデータ市場、展開モード別、2021年〜2026年（百万米ドル）
15.3.7 ビッグデータ市場、業種別
表277 ビッグデータ市場、産業別、2016年～2020年（百万米ドル）
表278 ビッグデータ市場、産業別、2021-2026年（百万米ドル）
15.3.8 ビッグデータ市場、地域別
表279 ビッグデータ市場、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表280 ビッグデータ市場、地域別、2021-2026年（百万米ドル）
16 付録 （ページ番号 – 280）
16.1 ディスカッションガイド
16.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
16.3 カスタマイズオプション
16.4 関連レポート
16.5 著者詳細
